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基于数据微观精分的沥青路面裂缝自动化检测
被引量：
2
1
作者
傅幼华
罗文婷
+2 位作者
李林
倪昌双
杨振
《交通科技与经济》
2022年第6期45-52,共8页
为提高沥青路面裂缝的自动化检测精度,以深度学习模型数据集为对象,结合传统图像处理,提出一种基于裂缝数据进行微观精分的深度学习裂缝数据集处理方法,使深度学习模型能更有针对性地学习沥青路面裂缝的数据特征。在构造数据集时,通过...
为提高沥青路面裂缝的自动化检测精度,以深度学习模型数据集为对象,结合传统图像处理,提出一种基于裂缝数据进行微观精分的深度学习裂缝数据集处理方法,使深度学习模型能更有针对性地学习沥青路面裂缝的数据特征。在构造数据集时,通过传统的图像处理方法将裂缝宏观精分为龟裂和线性裂缝。在宏观精分基础上,对线性裂缝和龟裂的像素级特征进行微观精分。YOLOv5模型的实验表明:微观精分的裂缝病害模型mAP@.5相较于宏观精分和未精分数据库分别提高8.9%和14.7%,在随机路段上有较好的检测性能。
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关键词
宏观精分
微观精分
局部自适应阈值
路面裂缝检测
YOLOv5
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职称材料
题名
基于数据微观精分的沥青路面裂缝自动化检测
被引量：
2
1
作者
傅幼华
罗文婷
李林
倪昌双
杨振
机构
福建农林大学交通与土木工程学院
南京工业大学交通运输工程学院
出处
《交通科技与经济》
2022年第6期45-52,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3202901)
福建省高校产学合作重大项目(2020H6009)。
文摘
为提高沥青路面裂缝的自动化检测精度,以深度学习模型数据集为对象,结合传统图像处理,提出一种基于裂缝数据进行微观精分的深度学习裂缝数据集处理方法,使深度学习模型能更有针对性地学习沥青路面裂缝的数据特征。在构造数据集时,通过传统的图像处理方法将裂缝宏观精分为龟裂和线性裂缝。在宏观精分基础上,对线性裂缝和龟裂的像素级特征进行微观精分。YOLOv5模型的实验表明:微观精分的裂缝病害模型mAP@.5相较于宏观精分和未精分数据库分别提高8.9%和14.7%,在随机路段上有较好的检测性能。
关键词
宏观精分
微观精分
局部自适应阈值
路面裂缝检测
YOLOv5
Keywords
macro
precision
analysis
micro
precision
analysis
local
adaptive
threshold
pavement
crack
detection
YOLOv5
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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基于数据微观精分的沥青路面裂缝自动化检测
傅幼华
罗文婷
李林
倪昌双
杨振
《交通科技与经济》
2022
2
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